具有控制约束的分数阶混沌系统柔性同步控制

研究具有控制约束的两个相同分数阶混沌系统的同步问题.首先,在不消除非线性项的情况下,基于比例控制与自适应控制理论,设计线性自适应切换控制器,实现分数阶混沌系统的同步;其次,考虑到控制器存在约束,利用能够提供无限子控制器的柔性变结构控制策略对线性控制器进行改进,设计柔性变结构控制器,以应对控制的约束,并对线性控制器进行优化;同时,基于分数阶系统Mittag-Leffler稳定判定定理对误差系统的稳定性进行证明.在兼顾系统稳定性与鲁棒性的情况下,可以缩短系统的调整时间,并有效抑制抖振.最后,利用所设计的自适应柔性控制器实现分数阶Chen系统的混沌同步,并通过仿真对比两控制器控制效果,从而验证柔性变结构方法在具有约束的分数阶混沌系统同步控制中的优越性.     

线性系统区域稳定的可靠控制

针对线性系统,提出了抵御系统执行器故障和不确定性的状态反馈区域稳定可靠控制设计问题.通过对具有连续增益故障控制系统的分析,给出了区域稳定可靠控制器存在的充分条件和设计方法.所设计的区域稳定可靠控制器可以消除执行器故障对闭环系统极点配置的影响.使用线性矩阵不等式(LMI)表示的结果能够容易得到可靠控制增益的数值解.通过CH-47双旋翼直升机的实例仿真验证了该结果的可行性.通过比较区域稳定正常控制系统和可靠控制系统,进一步说明对系统进行可靠控制设计的必要性.     

随机时滞系统的神经网络输出反馈动态面控制

针对一类具有未知控制方向的随机时滞系统设计自适应神经输出反馈控制器.首先,利用状态观测器估计不可测量的系统状态;其次,选择合适的Lyapunov-Krasovskii函数消除未知延迟项对系统的影响,利用Nussbaum-type函数处理系统的未知控制方向问题,通过神经网络逼近未知的非线性函数,以及用动态表面控制(DSC)解决控制器设计中出现的复杂性问题;最后,通过Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,可以保证闭环系统中所有信号在二阶或四阶矩意义下一致最终有界,跟踪误差能收敛到零值小的领域内.仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

多模型预测控制在中药浓缩工段中的应用

为了提高中药浓缩生产过程控制的精度及整个控制器的适应性,针对工段的不同工序建立了多模型预测控制器,并采用模糊监督器选择合适的控制器;在利用神经网络进行系统辨识时,引入其耦合系统的控制变化率作为输入,可以适当消除相互间的耦合程度;现场运行结果表明蒸发过程中压力达到工艺要求,且蒸发过程中压力差保持稳定,保证了稳定的双效循环蒸发,控制效果良好.     

R(o)ssler混沌系统的自适应滑模控制

为了实现对R(o)ssler混沌系统的控制,使得系统的状态变量在有限时间内达到平衡点,将R(o)ssler混沌系统作为控制对象,提出了一种自适应滑模变结构控制策略,主要包括滑模面设计和自适应滑模控制率的设计.设计了一种比例积分滑模面,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了滑模动态方程的稳定性,为解决滑模控制器抖振问题设计了参数自适应的趋近律,有效地消除了滑模控制器的抖振.仿真结果显示,经自适应滑模控制后的R(o)ssler混沌系统状态能快速稳定地收敛到平衡点,并消除了控制器的抖振.结果证明该方法有效地实现了R(o)ssler混沌系统的控制,并具有良好的动态性能.     

基于反演算法的严格反馈非线性系统固定时间跟踪控制

针对一类严格反馈非线性系统,研究固定时间跟踪控制问题.基于反演控制策略及Lyapunov稳定性理论,给出使系统全局固定时间稳定的充分条件和设计步骤.所提出的反演控制方案可以消除控制器存在的奇点问题,保证系统的跟踪误差在固定时间内收敛于原点的一个小邻域内,且收敛时间与系统的初始状态无关.最后,通过一个数值仿真示例验证了所提出设计方案的有效性.     

分数阶永磁同步电机系统的柔性控制

研究了分数阶永磁同步电机混沌系统稳定控制问题。在不消除非线性项的情况下,设计了柔性变结构控制器,实现了分数阶永磁同步电机系统稳定控制。同时,基于分数阶系统Lyapunov稳定判定定理对系统状态的稳定进行了证明。柔性控制器在兼顾系统稳定性能与鲁棒性的同时,缩短了系统的调整时间。最后,利用所设计的柔性控制器实现了分数阶永磁同步电机混沌系统的稳定控制,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性。     

并联混合有源滤波器哈密顿系统建模及无源控制

并联混合有源滤波器(SHAPF)的控制策略是决定其稳定性和谐波治理效果的关键因素之一,利用SHAPF自身的无源性设计控制器可以取得比常规控制器更好的控制效果.首先建立了SHAPF端口受控哈密顿系统模型,然后基于互联和阻尼配置无源控制方法,提出了一种新的SHAPF非线性控制策略,从理论上保证了闭环系统的渐进稳定.最后仿真实验证明了该控制策略能够有效消除电网中的谐波电流,与传统线性二次型调节器(LQR)相比,该控制策略具有更好的稳态补偿效果和对负载变化的干扰抑制能力.     

稳定广义预测控制与性能分析

基于已有的一种稳定广义预测控制(SGPC)结构,以参考信号为优化变量对目标函数进行寻优,求出了控制器的滚动最优控制律,该控制律可以无静差地跟踪常数设定值.文中给出并证明了SGPC闭环控制系统的稳定性充分条件.数值仿真表明,该SGPC控制器可以保证闭环系统无稳态误差,并且适用于具有近似相消零极点的被控对象.     

一类离散功能性反应模型的混沌跟踪控制

针对一类具有功能性反应的捕食与被捕食系统,采用Lyapunov指数方法验证了混沌现象的存在.采用混沌跟踪控制原理设计控制器,控制系统存在的混沌现象使得种群稳定到正不动点轨道和给定周期轨道上,从而消除系统中存在的混沌现象.仿真结果验证了控制器的有效性.     

A mid-ranging control strategy for non-stationary processes and its application to dissolved oxygen control in a bioprocess

In this study a modified mid-ranging strategy is proposed where the controller for the secondary manipulated variable uses its own output as its setpoint, possibly with an offset and/or re-scaling. This modification allows the manipulated variables to increase in unison so that the mid-ranging advantage of utilizing the fast dynamics of the primary controller to regulate the process can be achieved also in non-stationary processes, while not adding complexity to the controller. The proposed control strategy has been implemented in pilot-scale (500 l) industrial bioprocesses where it is used to control the dissolved oxygen level by manipulating agitator speed and aeration rate. The controller is demonstrated to perform well in these, outperforming a reference controller which has previously been shown to give satisfactory control performance. It is also shown in similar experiments that the strategy can easily be adapted to control dissolved oxygen in bioprocesses where the feed rate is controlled using an extremum-seeking controller. The proposed strategy is generally applicable to non-stationary processes where a mid-ranging approach is suitable.     

基于小波变换的电液伺服试验系统多变量控制

针对电液伺服系统的复杂非线性和参数不确定性特性，提出一种基于小波变换的“主控制器”结合“带有智能权函数模糊控制器”的复合控制策略，并用于电液伺服系统的多变量控制。主控制器由一个包含PID控制规则的神经网络构成，在整个系统控制中起着主导作用；“模糊控制器”的作用是抑制干扰，保证系统响应的快速性。仿真试验结果证明，该方法具有良好的自学习和自适应解耦控制性能，能有效地提高系统的稳态精度，使系统具有较强鲁棒性，并具有响应速度快、超调量小等特点；可用于电液伺服试验系统的多变量控制。     

基于模糊神经网络的温度控制系统设计

实验室温度控制系统要求精度高,并且具有非线性、大惯性及数学模型难建立等特性,这使得用常规PID控制器以及一般模糊控制器无法很好地满足系统要求,而本文在一般模糊控制器的基础上,融合神经网络技术,设计出模糊神经网络控制器,它既有模糊控制鲁棒性好、动态响应好、上升时间快、超调小的优点,又具有神经网络的在线自学习能力,可以实现温度的智能控制,在实际应用中取得良好的效果。     

一类克服模型不确定性的控制器设计

针对控制对象存在模型不确定性及非线性的特点,提出了基于带有权重的广义预测控制GPC和PID控制并联控制的控制器设计方法。该方法不仅能够充分利用控制对象的模型信息,而且能在一定程度上克服模型中存在的结构不确定性及非线性,并且具有很好的抗干扰能力。还通过仿真实例与其他控制方法对比,结果表明该方法控制精度高,鲁棒性及抗干扰能力较强并具有工程应用实施的可行性。     

精馏塔的自适应解耦控制

本文针对某精馏塔提出了一种简单的自适应解耦控制器。该控制器将广义最小方差控制策略和解耦补偿器结合起来,不仅可以对随机多变量系统实现动静态解耦而且具有良好的伺服跟踪性能。该控制器与常规PI控制器在某精馏塔双组分控制中的对比实验结果表明自适应解耦控制的性能优越于常规PI控制。     

模糊自适应PID控制器在张力控制中的应用

针对常规PID在张力控制中控制参数难以整定的问题,设计出一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整kP,kI,kD参数。经过实践表明,这种模糊自适应PID比常规PID控制器在张力控制中具有更好的控制特性。     

重油催化装置先进控制策略及应用

荆门80万吨／年重油催化装置使用了Honeywell先进控制软件，将多变量模型预测控制(MPC)技术应用于工业重油催化裂化装置的过程控制，有助于提高装置的稳定操作以及优化操作。根据实际情况设计了反再控制器、分馏控制器、吸收稳定控制器，确定了较为合理的控制策略，实践表明先进控制的应用取得了明显的经济效益。     

Multivariable disturbance observer-based H2 analytical decoupling control design for multivariable systems

In this paper, an H₂ analytical decoupling control scheme with multivariable disturbance observer for both stable and unstable multi-input/multi-output (MIMO) systems with multiple time delays is proposed. Compared with conventional control strategies, the main merit is that the proposed control scheme can improve the system performances effectively when the MIMO processes with severe model mismatches and strong external disturbances. Besides, the design method has three additional advantages. First, the derived controller and observer are given in analytical forms, the design procedure is simple. Second, the orders of the designed controller and observer are low, they can be implemented easily in practice. Finally, the performance and robustness can be adjusted easily by tuning the parameters in the designed controller and observer. It is useful for practical application. Simulations are provided to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

针对广义控制对象的一维鲁棒PID控制器

在现代鲁棒控制理论基础上，针对广义控制对象提出一种一维鲁棒ＰＩＤ控制器设计方法，其优点是控制器参数可以解析得到，控制器只有一个可调的参数，被调参数与系统的鲁棒性有直接的联系，特别地控制器可以很好地用于大纯滞后控制对象。仿真结果表明本文方法与其他方法相比具有本质的改进。     

胎面生产线辅线速度链模糊自适应PID控制

针对常规PID控制在胎面挤出联动生产线辅线速度链整定中,参数整定不尽人意的问题,设计出一种基于模糊控制理论的自适应PID控制器。通过建立模糊控制规则和进行模糊推理来确定PID的参数,实现对辅线速度的调节。利用Matlab的模糊逻辑控制工具箱对算法进行仿真,仿真结果表明,该控制器与常规PID控制器相比,具有调节时间短、超调量小、跟踪调节性能好、鲁棒性等优点。实践证明,这种模糊自适应PID控制器比常规的PID控制器具有更好的控制特性。